《Human Movement Science》：A multifactorial assessment based on muscle synergies to evaluate the effects of hip exoskeleton assistance in functional tasks
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基于肌肉协同的多因素评估框架用于评价髋部外骨骼辅助在功能性任务中的效果
摘要：可穿戴下肢外骨骼不仅提供机械辅助，还建立了一种人机交互关系，双方必须动态适应。尽管生物力学和能量学指标成功量化了机械性能和减力效果，但它们并未直接捕捉人类使用者潜在的神经肌肉协调策略
基于肌肉协同的多因素评估框架用于评价髋部外骨骼辅助在功能性任务中的效果
摘要：可穿戴下肢外骨骼不仅提供机械辅助，还建立了一种人机交互关系，双方必须动态适应。尽管生物力学和能量学指标成功量化了机械性能和减力效果，但它们并未直接捕捉人类使用者潜在的神经肌肉协调策略，因此对可穿戴辅助适应的神经维度仍未被检测。本研究旨在通过肌肉协同（muscle synergies）框架，系统调查在多种功能性任务（地面行走、坐站转移、上/下楼梯）和不同辅助水平下，与商用髋部外骨骼（Hypershell-X）交互时的肌肉协同组织变化。研究人员招募了17名健康受试者，采集了15块躯干和下肢肌肉的肌电信号（EMG），提取了五个肌肉协同模块，并计算了空间相似性（cosine similarity）和时间相关性（Pearson's correlation coefficient）。结果表明，透明模式（transparent modality）在所有任务中均未显著改变运动模块的空间和时间结构，表明该设备对神经肌肉协调的影响有限。引入辅助后，仅在最高辅助水平下观察到轻微改变，主要影响推进相关的协同模块，而稳定主导的运动基本不受影响。此外，基于协同的指标与主观问卷结果一致，表明该方法能够反映人机交互的质量。研究结论指出，外骨骼以任务依赖的方式调节运动控制，其机械作用直接影响运动执行时效果更明显；肌肉协同分析有望成为评估人机交互的有效工具。
研究背景与现存问题
可穿戴下肢外骨骼作为一种多功能技术，已在康复训练、体能增强及日常活动辅助等领域展现出广泛应用前景。然而，外骨骼在与人体交互时，不仅提供机械力矩，还会形成一种人机耦合的动态适应过程。以往研究多采用生物力学和能量学指标（如关节运动学、时空参数、代谢能耗或整体肌肉激活）来评估这种交互，这些指标虽然成功量化了机械性能与用力减少的效果，却未能直接揭示使用者潜在的神经肌肉协调策略，因而忽略了人类运动系统的冗余特性——相同的运动输出可通过不同的肌肉协调模式实现。这意味着相似的关节运动未必意味着潜在的神经控制策略得以保持。因此，评估机器人辅助如何影响运动控制，不能仅关注最终运动表现，还需深入探究产生该运动的神经肌肉协调机制。
肌肉协同（muscle synergies）理论为描述这种协调提供了有效的计算框架：中枢神经系统（CNS）可能通过组合少量低维度的肌肉激活模块来产生复杂运动。已有证据表明，健康人的步态可由四到五个协同模块表征，这些模块编码了不同步态阶段协同工作的肌肉功能分组。在人-外骨骼交互过程中，这些协同结构会随辅助水平和方式发生改变。然而，现有研究仍存在重要空白：多数工作聚焦于步行任务，较少涉及更广泛的功能性移动任务（如坐站转移、上/下楼梯）并在系统变化的辅助水平下进行考察；很少有研究纳入透明（零辅助）条件，从而无法区分穿戴设备本身与主动辅助的影响；此外，大多数基于协同的评价仅记录约八块肌肉，可能不足以全面捕捉神经肌肉协调策略的复杂性。
为克服上述局限，本研究系统调查了在与一款商用髋部外骨骼（Hypershell-X）交互时，多种功能性任务（地面行走、坐站转移、上/下楼梯）和不同辅助水平下的肌肉协同组织变化，并同时记录了更大范围的躯干和下肢肌肉（共15块），以提供更完整的神经肌肉协调描述。通过结合客观的协同指标与主观问卷评估，本研究旨在从用户角度全面理解神经肌肉对外骨骼辅助的适应性。
主要关键技术方法
研究人员采用了非负矩阵分解（Non-negative Matrix Factorization, NNMF）算法分别从每项任务和每种实验条件下的肌电信号（EMG）中提取肌肉协同模块，并将模块数量固定为五个以确保跨条件的可比性。为评估协同结构的保留程度，计算了各外骨骼条件与自由条件之间匹配协同的空间余弦相似度（cosine similarity）和时间皮尔逊相关系数（Pearson‘s correlation coefficient）。同时，采用弗里德曼检验（Friedman test）等非参数统计方法分析各项指标的组间差异，并使用斯皮尔曼相关系数（Spearman’s ρ）探索主观问卷评分与客观协同指标之间的关联。样本来自17名健康受试者（年龄25–58岁），所有数据均在意大利国家研究委员会米兰实验室采集。
研究结果
3.1 关节活动范围（RoM）
弗里德曼检验显示，在地面行走中，髋关节屈伸RoM在A3条件下显著大于自由条件；膝关节RoM在行走和上楼梯时也呈类似趋势，A3条件下显著增大，且在上楼梯时A1条件也导致膝关节RoM显著增加。
3.2 协同指标
研究人员为每项任务和条件提取了五个肌肉协同模块，重建质量R2值在各任务和条件下均较高。统计分析发现，地面行走和上楼梯的R2在不同条件间存在显著差异：A1和A3条件下的R2显著低于自由条件，而下楼梯和坐站转移则无显著差异。
3.2.1 地面行走
五个协同模块分别对应负重稳定（W1）、推进（W2）、躯干稳定（W3）、摆动相足廓清与躯干控制（W4）以及摆腿准备（W5）。空间相似性方面，W2和W4存在显著条件间差异：透明条件（T）与自由条件（F）的相似性显著高于A1和A3条件。时间相关性在各条件间均无显著差异。
3.2.2 上楼梯
协同模块结构与行走部分相似，包含负重、推进、稳定等功能。除W1外，其余四个协同的空间相似性均存在显著差异：透明条件（T）的相似性普遍高于A3条件，其中W4在A1和A3条件下均显著低于T条件。时间相关性无显著差异。
3.2.3 下楼梯
大部分协同模块表现为稳定功能，包括拮抗肌共收缩、躯干稳定等。空间相似性和时间相关性在各条件间均无显著差异。
3.2.4 坐站转移
协同模块同样以稳定功能为主，涵盖躯干前倾、踝关节稳定、膝关节控制、髋伸展及身体振荡控制等。空间相似性和时间相关性在各条件间均无显著差异。
3.3 问卷调查
总体而言，受试者对设备的舒适性、轻便感和有用性给予积极反馈。针对辅助自然性的问题，Wilcoxon符号秩检验显示，最高辅助水平（A3）在所有任务中被认为显著不如低辅助水平（A1）自然。相关性分析表明，在地面行走中，A3条件下感知的自然性与平均协同相似性之间存在显著正相关（ρ = 0.70, p = 0.004）。
讨论与结论
讨论部分指出，透明模式在所有任务中均未显著改变肌肉协同的空间和时间结构，表明设备本身对神经肌肉协调的干扰极小。当施加辅助时，特别是最高辅助水平（A3），推进相关的协同模块在地面行走和上楼梯中出现轻度改变，这与外骨骼主要提供髋屈曲力矩、部分辅助抬腿和前进的功能相一致。相反，在下楼梯和坐站转移这类以稳定为主导的任务中，由于外骨骼的机械贡献不易被感知，协同结构未出现显著变化，说明外骨骼对运动控制的影响具有任务依赖性。更重要的是，协同指标与受试者的主观感受高度一致：最高辅助水平被认为较不自然，且那些协同结构保留较好的个体也报告了更自然的交互体验。这表明肌肉协同分析不仅能客观反映神经肌肉适应，还能间接体现用户的交互体验，为人机交互评估提供了一个超越纯机械或运动学层面的神经维度视角。
研究结论：透明模式在所有任务中均未显著改变运动模块的空间和时间结构，表明设备对神经肌肉协调的影响有限；引入辅助后，仅在最高辅助水平下观察到轻微改变，主要影响推进相关的协同模块，而稳定主导的运动基本不受影响；外骨骼以任务依赖的方式调节运动控制，其机械作用直接影响运动执行时效果更明显；协同指标与主观感受的一致性凸显了肌肉协同方法在评估人机交互方面的潜力。
